基于马尔科夫随机场的岩性识别方法
  • 【DOI】

    10.6038/cjg20130430

  • 【摘要】

    通过地震反演数据识别岩性,是地震反演的一项基本任务.由于不同岩性的弹性参数范围常常存在一定程度的重叠,所以给岩性识别带来了很大的困难.本文以叠前反演的弹性参数为基础,通过马尔科夫随机场(Markov Random Field简写为MRF)建立先验模型,按照解释好的测井资料,对不同岩性的弹性参数进行统计,得到计算所需的参数,在贝叶斯(Bayesian)框架下建立岩性分类的目标函数,达到岩性识别的目的... 展开>>通过地震反演数据识别岩性,是地震反演的一项基本任务.由于不同岩性的弹性参数范围常常存在一定程度的重叠,所以给岩性识别带来了很大的困难.本文以叠前反演的弹性参数为基础,通过马尔科夫随机场(Markov Random Field简写为MRF)建立先验模型,按照解释好的测井资料,对不同岩性的弹性参数进行统计,得到计算所需的参数,在贝叶斯(Bayesian)框架下建立岩性分类的目标函数,达到岩性识别的目的.通过马尔科夫随机场建立先验模型,能够建立相邻点间的相互作用关系,得到横向上延续的岩性剖面.本文使用一个楔形模型和Marmousi Ⅱ模型对该方法进行了测试,结果表明,该方法有效可行.同时,本文通过加入误差的方法,检验了反演存在误差对识别结果的影响. 收起<<

  • 【作者】

    田玉昆  周辉  袁三一 

  • 【作者单位】

    中国石油大学油气资源与探测国家重点实验室

  • 【刊期】

    地球物理学报 ISTIC SCI PKU 2013年4期

  • 【关键词】

    马尔科夫随机场  邻域系统  岩性识别  Bayesian框架 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金项目 国家科技重大专项